Mistral 把「Le Chonk」开源了：1.05 万亿参数 MoE，开源模型编程榜第一

欧洲最有分量的大模型公司，终于把自家最大的模型交了出来。Mistral 宣布 Mistral Large 4——内部昵称「Le Chonk」（大胖子）——正式开放权重。这是一个总参数 1.05 万亿、每个 token 激活约 520 亿参数的稀疏 MoE 模型，上下文窗口 100 万 token，原生支持图像输入。

10 月初它还只是公开预览版。这次放出的是改进后的版本，Mistral 特别强调推理效率的提升：同样的效果，推理成本更低。按官方说法，它在 Cognition 的 FrontierCode 编程评测上是开源模型第一，在网络安全防御、金融、制造等垂直任务上也是开源阵营的最佳成绩。

万亿参数，但每次只动用一小部分

架构上，Le Chonk 走的是如今最主流的「超大专家池 + 稀疏注意力」路线：72 层解码器，128 个路由专家每次选 4 个，外加一个常驻的共享专家；注意力部分用多头潜在注意力（MLA）配合 DeepSeek 式的稀疏注意力索引器，每个 query 最多只看 2048 个历史位置。视觉部分是一个 16 亿参数的 Pixtral 风格编码器，能处理不同尺寸和比例的图片。

这套组合几乎就是过去一年开源前沿模型的「标准答案」——从 DeepSeek 到 GLM，大家都在用两种稀疏性同时压成本：一种挑专家，一种挑上下文。Mistral 没有在架构上另起炉灶，而是把精力放在了训练数据和垂直能力上，这对一家需要尽快兑现商业价值的公司来说是务实的选择。

值得一提的是，这个模型是在 Mistral 自己位于欧洲的数据中心、用 3800 张英伟达 Grace Blackwell GPU 从零训练出来的。「欧洲训练、欧洲托管」本身就是卖点——在主权 AI 越来越成为政府和大企业采购门槛的今天，这一点比几个百分点的跑分更能打动客户。

「开源」，但给云厂商留了一道门

许可证是 Mistral 新推出的 Ecosystem Open-Weight License，本质上是改过的 MIT：个人和企业都能免费使用、修改、微调、商用，唯一的例外是——如果你要拿它做「模型即服务」对外售卖 API，就得另外找 Mistral 签商业授权。

这道门槛针对的显然是大型云厂商和推理托管平台。Mistral 吃过开源模型被别人包装售卖、自己赚不到钱的亏，这次的条款是在社区善意和商业护城河之间找平衡。对绝大多数自己部署、自己用的企业来说，这几乎没有影响。

部署门槛倒是实打实的高。官方 FP8 版本需要 8 张 B300，NVFP4 量化版也要 4 张 GB300，只能跑在 Blackwell 上。社区已经有 Unsloth 和 llama.cpp 团队做的 GGUF，但万亿参数的模型，再怎么量化也离「本地跑」很远。对大多数开发者来说，更现实的入口还是 API：每百万 token 输入 0.7 美元、缓存命中 0.07 美元、输出 2.1 美元，这个价格在同级别模型里相当有攻击性。

欧洲的旗舰终于有了分量

过去两年，开源前沿基本是中国团队的主场，Llama 之后美国大厂的开源热情明显降温，Mistral 则一度被认为在「最强模型」这条线上掉了队。Le Chonk 的意义在于，它让欧洲重新拥有了一个能和 DeepSeek、Qwen、Kimi 同台竞争的万亿级开源模型。

当然，开源第一和闭源前沿之间仍有距离，FrontierCode 的领先能维持多久也很难说——毕竟 Qwen4 据报道下周就要来。但对需要数据留在欧盟境内的企业、对需要在编程和安全场景里自己掌控模型的团队来说，Mistral 这次给出了一个过去不存在的选项。